简介:综合Adaboost算法的自适应再加权和随机森林算法的未修剪随机变量划分树基模型,文章提出了用于自适应随机森林算法。通过实验数据发现,在训练集较大、贝叶斯误差较小时,模拟自适应再加权会起作用,从而,拟自适应随机森林算法会优于随机森林算法。
简介:文章提出了随机变量广义相关、曲线相关的概念,证明了独立与广义无关的等价性,给出了完全广义相关的充分条件
简介:将空间计量经济学的思想引入随机前沿分析,构建了基于横截面数据的空间误差自相关随机前沿模型,推导出模型的似然函数以求得参数估计,并给出了各生产单元技术效率的估计。
简介:统计发展的动力来自两个方面:一是社会的需求、高新技术的发展、社会经济结构的变化提出了许多新的问题。但是这些问题能否用统计的方法来处理,就涉及到另一方面,这就是数学理论的进展。数学的概念和工具为我们反映、描述客观世界的种种现象提供了手段和方法。统计学的...
简介:本文从分析各种随机抽样方法入手,对一些基本的随机抽样方法进行了简单比较。进一步讨论了MollteCarlo模拟随机抽样的抽样误差问题。着重分析抽样误差产生的原因以及怎样运用统计方法进行合理的误差控制。进一步结合具体实例进行了抽样模拟,并对模拟结果加以分析。针对模拟误差的影响因素,提出了解决MonteCarlo模拟中控制抽样误差的一些基本问题。
拟适应再加权分类随机森林
论随机变量的相关性
空间误差自相关随机前沿模型及其估计
随机过程——统计工作者必备的知识
Monte Carlo方法模拟随机抽样的误差控制分析